• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.259-270
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• 2020

최근 20년 동안 고온, 건조 등 이상기상 현상이 빈발해지면서 병해충으로 인한 피해가 아닌 생리적 스트레스로 인한 소나무 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 2014년도에는 울진 소광리 산림유전자원보호구역 내에 금강소나무(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)의 집단고사가 발견되어 이에 대한 원인 구명과 산림관리방안 마련이 요구되었다. 이에 본 연구는 2008~2015년 항공사진에서 발견된 울진 소광리 금강소나무 고사 피해 발생 지역의 지형 및 임분 특성을 파악하여 고사 발생의 영향 요인을 도출하고 이를 기반으로 전체 지역의 고사피해 발생 위험지역을 예측하는 것을 목표로 하였다. 소나무 고사발생 지점 정보와 해발고도, 경사 등의 지형정보, 영급, 경급 등의 임분 정보 등 총 14개의 설명변수를 이용하여 고사발생 예측모델을 구축하였다. 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9.5%, 115ha로 평가되었다. 본 연구의 고사위험도 평가 결과는 금강소나무 취약지역의 현황을 조사하고 아직 피해가 발생하지 않은 취약지역에 대한 적극적인 기후변화 적응 산림관리를 수행하기 위한 기반자료로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.247-264
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• 2016

저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권4호
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• pp.302-311
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• 2018

3종의 일반토마토 '대프니스', '도태랑다이아', '마스카라'를 대목 'B블로킹'에 접목하고 접목 활착 후 10일부터 10일 간격으로 40일 까지 육묘용 표준양액(S)의 0.5S, 1,0S, 2,0S 로 시비수준 처리를 하였다. 각 시기별로 묘의 생육인자들을 조사하였고, 묘소질 지표인 TR율, 충실도, DQI를 계산하였다. 그리고 생육인자들과 묘소질 지표와의 상관관계를 분석하였고, 묘령별로 야간온도를 10, 15, $25^{\circ}C$를 목표로 3수준으로 처리하여 상대생장률(RGR)을 분석하였다. 그 결과, 토마토 접목묘의 양적인 생육인자들은 모두 시비농도가 높을수록 증가하였고, 다양한 크기 범위의 묘를 생산할 수 있었다. 그리고 묘의 바이오메스 관련 생육인자가 충실도와 DQI에 높은 정의상관이 있음을 알 수 있었으며, 충실도와 DQI의 고도로 유의한 1차 선형회귀식(($Y=-0.0256+0.0029^*X$, Adj $R^2=0.9480$, p<0.0001)이 도출되었다. 정식 후 2주간의 RGR은 묘령이 높아질수록 감소하는 경향을 보였고, 육묘기 시비수준에 따라서는 접목활착 후 30일묘와 40일묘에서 표준 시비수준 1.0S에서 RGR이 높았다. 시비수준별 육묘기 DQI와 정식후 초기 RGR과 유의한 선형회귀식을 도출하였으며, 표준 시비수준 1.0S에서 DQI가 높아짐에 따라 RGR이 높게 유지되었다. 이러한 결과는 DQI가 원통형 종이포트 토마토 접목묘의 묘소질의 지표로 이용될 수 있고, DQI와 정식 후 초기 상대생장률과의 관계분석을 통하여 우량묘의 기준 설정에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.77-88
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• 2000

본 논문에서는 INMARSAT-B형 송신기에 사용되는 L-BAND(1626.5-1646.5 MHz)용 3단 가변이득 전력증폭기를 연구 개발하였다. 3단 가변이득 전력증폭기는 구동증폭단과 전력증폭단에 의해 고출력 모드일 때 +42 dBm, 중간출력 모드일 때는 +38 dBm, 저출력 모드일 때는 +34 dBm의 전력으로 증폭되며, 각각에 대해 상한 +1 dBm과 하한 2 dBm의 오차를 허용한다. 제작의 간편성 때문에 전체 3단 가변이득 전력증폭기를 크게 구동증폭단과 전력증폭단 두 부분으로 나누어 구현하였으며, 전력증폭부를 구동하기 위한 구동단은 HP사의 MGA-64135와 Motorola사의 MRF-6401을 사용하였으며, 전력증폭단은 ERICSSON사의 PTE-10114와 PTF-10021을 사용하여 RP부, 온도보상회로, 출력 조절회로 및 출력 검출회로를 함께 집적화 하였다. 이득조절은 디지털 감쇠기를 사용하였으며, 출력신호의 세기를 검출하기 위하여 20 dB 방향성 결합기를 이용하였다. 제작된 3단 가변이득 전력증폭기는 20 MHz대역폭 내에서 소신호 이득이 41.6 dB, 37.6 dB, 33.2 dB 를 얻었으며, 입출력 정재파비는 1.3:1 이하, 12 dBm의 PldB, PldB 출력레벨에서 3 dB Back off 시켰을 때 36.5 dBc의 IM3를 얻었다. 1636.5 MHz 주파수에 대해 출력전력은 43 dBm으로서 설계시 목표로 했던 최대 출력전력 20 Watt를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권8호
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• pp.627-636
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• 2020

과거의 토석류 재해는 도시로부터 멀리 떨어진 산지지형에서 주로 발생하여 다른 자연재해 보다 비교적 피해가 적은 재해로 저평가 되었다. 하지만 도시화가 진행됨에 따라 도심속 산지지형에 많은 주거지 및 주요 시설물 등이 건설되면서 많은 환경적 변화와 기후변화에 따른 강우량의 증가로 토사재해의 발생 빈도가 꾸준히 증가 하고 있어 토석류에 대한 위험 리스크가 고조되고 있다. 특히 급경사지로 지정된 지역에서 토석류 범람 특성 및 저감대책에 관한 연구는 아직 미비하다. 따라서 우리나라 환경에 적합한 독자적인 방재 기술을 확보하기 위한 연구와 여러 방재 정보의 업데이트 및 개량이 요구되며 우리나라 지형 특성을 고려할 수 있는 독자적인 기술이 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 급경사지로 지정된 지역을 대상으로 방재성능목표에 따른 토사 유출량을 산정하고 그에 따른 독자적인 모델을 개발하여 토석류 영향평가와 피해저감에 탁월한 사방댐의 기능 평가를 목적으로 한다. 사방댐 평가를 위해 개발한 2차원 토석류 모델의 신뢰성 확보를 위해 수리모형실험과의 비교 검증 결과 잘 일치하는 것으로 나타났으며 이 결과로부터 모델의 신뢰성을 확인하였다. 또한, 급경사지 주변의 지역적 특징을 고려하기 위해 평면 2차원 토석류 모델을 구축하여 직접 피해지역에 도달하는 토석류의 흐름 특성을 분석하였고, 피해저감을 위해 설치한 사방댐의 제원(높이) 및 설치장소에 따라 토석류가 하류로 전달되는 흐름 특성을 분석하였다. 특히 사방댐 설치장소가 토석류의 흐름이 발생하는 약 20° 이상의 지역에서는 사방댐의 기능이 현저히 떨어지는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.29-37
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• 2019

수가 중소 영섬유제품에 대한 품질관리 대상은 소재에 대한 물리적 성능 특성 이외에도 색상, 착용감 등의 주관적 판단 인자들이 있다. 색상은 소비자들이 별도의 측정 장비 없이도 주관에 따라 판단 할 수 있는 대표적인 품질인자이다. 따라서 산업 현장에서는 색상에 대한 통계적 품질관리를 위하여 색차계를 이용한 정량화를 통해 품질관리에 적용하고 있다. 하지만, 국내 섬유관련 업체는 대다수가 중소 영세업체기 때문에 육안검사에 의존한 색차관리를 수행하고 있으며, 그로 인해 검사자 개인성향 및 작업 수행방식에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 산업현장의 실정에 부합하는 품질관리 기법 개발을 목표로, 사무기기 중의 하나인 디지털 화상 장치를 이용한 간이 색차판별 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과, 일반 평판 스캐너를 활용한 이미징 분석 기반의 색차판별법은 기존의 측색계를 이용한 판별법과 비교하여 높은 상관관계($R^2=0.969$)를 보여주고 있었으며, 이를 통해 공정 간 및 로트별 색차관리에 대한 현장 간이판별이 가능함을 확인하였다. 또한 색차를 구성하고 있는 각 요소(${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$)에 대한 분석을 통해서 공정관리 요소식별이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 본 연구의 결과를 기반으로 하여 판정기법을 좀 더 정교화/최적화하게 된다면, 산업현장에서 충분히 색차계를 대체 할 수 있는 방법으로까지 발전 할 수 있으리라 판단된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권3호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문에서는 Bare-die Chip 형태의 Drive amplifier를 Ajinomoto Build-up Film (ABF)와 FR-4로 구성된 PCB에 내장함으로써 28 GHz 대역 모듈에서 적용될 수 있는 내장형 능동소자 모듈을 구현하였다. 내장형 모듈에 사용된 유전체 ABF는 유전율 3.2, 유전손실 0.016의 특성을 가지고 있으며, Cavity가 형성되어 Drive amplifier가 내장되는 FR4는 유전율 3.5, 유전손실 0.02의 특성을 가진다. 제안된 내장형 Drive amplifier는 총 2가지 구조로 공정하였으며 측정을 통해 각각의 S-Parameter특성을 확인하였다. 공정을 진행한 2가지 구조는 Bare-die Chip의 패드가 위를 향하는 Face-up 내장 구조와 Bare-die Chip의 패드가 아래를 향하는 Face-down내장 구조이다. 구현한 내장형 모듈은 Taconic 사의 TLY-5A(유전율 2.17, 유전손실 0.0002)를 이용한 테스트 보드에 실장 하여 측정을 진행하였다. Face-down 구조로 내장한 모듈은 Face-up 구조에 비해 Bare-die chip의 RF signal패드에서부터 형성된 패턴까지의 배선 길이가 짧아 이득 성능이 좋을 것이라 예상하였지만, Bare-die chip에 위치한 Ground가 Through via를 통해 접지되는 만큼 Drive amplifier에 Ground가 확보되지 않아 발진이 발생한다는 것을 확인하였다. 반면 Bare-die chip의 G round가 부착되는 PCB의 패턴에 직접적으로 접지되는 Face-up 구조는 25 GHz에서부터 30 GHz까지 약 10 dB 이상의 안정적인 이득 특성을 냈으며 목표주파수 대역인 28 GHz에서의 이득은 12.32 dB이다. Face-up 구조로 내장한 모듈의 출력 특성은 신호 발생기와 신호분석기를 사용하여 측정하였다. 신호 발생기의 입력전력(P_in)을 -10 dBm에서 20 dBm까지 인가하여 측정하였을 때, 구현한 내장형 모듈의 이득압축점(P_1dB)는 20.38 dB으로 특성을 확인할 수 있었다. 측정을 통해 본 논문에서 사용한 Drive amplifier와 같은 Bare-die chip을 PCB에 내장할 때 Ground 접지 방식에 따라 발진이 개선된다는 것을 검증하였으며, 이를 통해 Chip Face-up 구조로 Drive amplifier를 내장한 모듈은 밀리미터파 대역의 통신 모듈에 충분히 적용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.